7 основных инструментов контроля качества

Федеральное государственное  образовательное учреждение  
высшего профессионального образования

«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ»

 

Институт управления бизнес-процессами и экономики

Кафедра экономики и управления бизнес-процессами

 

 

 

 

 

 

 

 

Реферат

 

«7 основных инструментов контроля качества»

 

  

 

 

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                         Преподаватель     _____________    Костина В.В.

 

                                                     Студент     _____________    Санько Р.А.

 

 

 

 

 

Красноярск 2013

 

В современном мире чрезвычайно  важное значение приобретает проблема качества продукции. От ее успешного решения в значительной степени зависит благополучие любой фирмы, любого поставщика. Продукция более высокого качества существенно повышает шансы поставщика в конкурентной борьбе за рынки сбыта и, самое важное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия.

 

Качество продукции закладывается  в процессе научных исследований, конструкторских и технологических  разработок, обеспечивается хорошей  организацией производства и, наконец, оно поддерживается в процессе эксплуатации или потребления. На всех этих этапах важно осуществлять своевременный  контроль и получать достоверную  оценку качества продукции.

 

Для уменьшения затрат и  достижения уровня качества, удовлетворяющего потребителя нужны методы, направленные не на устранение дефектов (несоответствий) готовой продукции, а на предупреждение причин их появления в процессе производства.

Современная практика организации  текущего контроля состояния технологического процесса принципиально не может  решать проблему предупреждения брака. Не спасает и то, когда на проверку отбирают, не одну, а две или три  единицы. При статистическом контроле качества те же самые результаты, обработанные методами математической статистики, позволяют с высокой степенью достоверности оценить истинное состояние технологического процесса. Статистические методы позволяют обоснованно  обнаруживать разладку процесса даже тогда, когда две-три единицы продукции, отобранные для контроля, окажутся годными, так как обладают высокой чувствительностью к изменениям в состоянии технологических процессов.

 

Годами упорного труда  специалисты выделяли из мирового опыта  по крупицам такие приемы и подходы, которые можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки, причем делалось это так, чтобы обеспечить  реальные достижения при     решении  подавляющего большинства  проблем, возникающих в реальном производстве.

 

В итоге была выработана система практических методов, рассчитанных на массовое применение. Это так  называемые семь простых методов:

 

1. Диаграмма причин и результатов. Эта диаграмма используется для выявления факторов процесса, влияющих на результат. Встречаются также названия: «диаграмма Исикавы» или «диаграмма рыбий скелет». В классическом варианте факторы (причины) группируются по категориям по принципу «5М»:

Man (человек) − причины, связанные с человеческим фактором;

Machines (машины, оборудование) − причины, связанные с оборудованием;

Materials (материалы) − причины, связанные с материалами;

Methods (методы, технология) − причины, связанные с организацией бизнес-процессов;

Measurements (измерения) − причины, связанные с методами измерения.

Рис. 1. Диаграмма Исикавы. Шаблон.

Понятно, что можно использовать и иную релевантную группировку. На рисунке 2 изображен «скелетный» анализ возможностей сокращения времени обслуживания клиентов на складе.

Рис. 2. Диаграмма Исикавы. Время обслуживания клиентов на складе.

2. Контрольный листок – Контрольный листок – это инструмент для сбора данных и автоматического их упорядочения для облегчения использования собранной информации. Контрольный листок – это бланк, на котором отпечатаны контролируемые параметры.

Рис. 3. Контрольный листок. Пример.

Преимущество контрольных  листков – возможность их использования  сотрудниками, не работающими с компьютером. Если данные для последующего анализа получаются путем измерения непосредственно на рабочих местах, контрольные листки очень эффективны. Понятно, что если данные для анализа извлекаются из баз данных, контрольные листки не нужны, а данные сразу преобразуются в гистограмму, диаграмму Парето или рассеивания (см. ниже).

Практическое применение связано, прежде всего, с учётом количества брака на производстве в той или  иной партии и последующего принятия соответствующих мер по улучшению качества продукции.

3. Диаграмма Парето.

Диаграмма Паретто –это инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать.

Различают два вида диаграмм Паретто:

1. диаграмма Паретто по результатам деятельности. Эта диаграмма предназначена для выявления главной проблемы и отражает следующие нежелательные результаты деятельности:

а) качество: дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонта, возврата продукции;

б) себестоимость: объём потерь, затраты;

в) сроки поставок: нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок;

г) безопасность: несчастные случаи, трагические ошибки, аварии;

2. диаграмма Паретто по причинам. Эта диаграмма отражает причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:

а) исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;

б) оборудование: агрегаты, инструменты, оснастка, организация  использования, модели, штампы;

в) сырье: изготовитель, вид  сырья, завод-поставщик,партия;

г) метод работы: условия  производства, заказы, наряды, приемы работы, последовательность операций;

д) измерения: точность (указаний, чтения, приборная), верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в  последующих измерениях одного и  того же значения), стабильность (повторяемость  в течение длительного периода), совместная точность (приборная и  тарированная), тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой ).

Построение  диаграммы Паретто начинают с классификации возникающих проблем по отдельным факторам (брак, некачественная работа оборудования, исполнителей и т.п.). Затем производят сбор и анализ статистического материала по каждому фактору, чтобы выяснить, какие из этих факторов являются превалирующими при решении проблем.

Диаграмму строят в прямоугольной системе  координат. По оси абсцисс откладывают  равные отрезки, соответствующие рассматриваемым  факторам, а по оси ординат –величину их вклада решаемую проблему. При этом порядок расположения факторов должен быть таков, чтобы влияние их убывало. Суммируя высоту всех столбцов диаграммы, получают диаграмму Паретто.

Например:

Рис. 4. Диаграмма Парето. Причины возникновения просроченной дебиторской задолженности.

В первую очередь следует  работать с причинами, вызывающими  наибольшее количество проблем. В нашем  примере с первыми тремя.

4. Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал. В классическом варианте гистограмма используется для определения проблем при помощи анализа формы разброса значений, центрального значения, его близости к номиналу, характера рассеивания:

 

Рис. 5. Варианты расположения гистограммы по отношению к технологическому допуску

Краткие комментарии: а) всё  хорошо: среднее совпадает с номиналом, вариабельность в пределах допусков;

б) следует сместить среднее  для совпадения с номиналом;

в) следует уменьшить рассеивание;

г) следует сместить среднее  и уменьшить рассеивание;

д) следует значительно  уменьшить рассеивание;

е) смешаны две партии; следует разбить на две гистограммы, и проанализировать их;

ж) аналогично предыдущему  пункту, только ситуация более критичная;

з) необходимо понять причины  такого распределения; «обрывистый» левый  край, говорит о каких-то действиях  в отношении партий деталей;

и) аналогично предыдущему.

Вот какие гистограммы  мы строили в течение нескольких лет для изучения времени обслуживания клиентов на складе:

Рис. 6. Гистограмма. Время  обслуживания клиентов на складе.

По оси абсцисс – 15-минутные диапазоны времени обслуживания клиентов на складе; по оси ординат  – доля заявок обслуженных в выделенном диапазоне времени от общего числа заявок за год. Красная пунктирная линия показывает среднее время обслуживания в течение года.

5. Диаграмма разброса (рассеивания) – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи (корреляцию) между парами соответствующих переменных. Такие диаграммы содержат две совокупности данных, нанесенных на график в виде точек. Взаимосвязь между этими точками показывает зависимость между соответствующими данными. В Excel такая диаграмма имеет тип – «точечная». Вот, например, как я ранее проиллюстрировал полезность точечных диаграмм:

Рис. 7. Выявление корреляционной зависимости на основе точечной диаграммы.

Подробнее см. «Корреляционный анализ для бизнеса».

Вот любопытный пример использования корреляционного анализа для управления размещением товаров на складе:

Современный склад имеет  весьма внушительные размеры. В глубину  он может достигать 100-150 метров (расстояние от погрузочных ворот до задней стенки). Понятно, что располагая товары с  высокой оборачиваемостью ближе  к воротам, можно сэкономить время  на перемещения по складу. На рисунках выше показана частота обращений к отдельным ячейкам; слева – для случайного размещения товаров; справа – для товаров, разбитых на АВС-группы. Чем интенсивнее цвет, тем чаще обращение к ячейке. Видно, что без АВС-распределения обращение к ячейкам практически случайное, при АВС-разбиении номенклатуры можно наблюдать границы зон. Левый фронт каждого рисунка обращен к зоне приемки. Таким образом, в ситуации, изображенной на рис. б, суммарный путь кладовщиков / техники будет меньше, чем на рис. а

6. Графики – инструмент, позволяющий провести анализ данных по различным срезам. Формы и цели анализа могут диктовать использование различных видов графиков. Подробнее об этом можно прочитать в книге Джина Желязны «Говори на языке диаграмм». Покомпонентное сравнение данных лучше всего демонстрируется при  помощи круговой диаграммы. Для иллюстрации позиционного сравнения лучше всего подходит линейчатая диаграмма. Если покомпонентное и позиционное сравнение показывают взаимосвязи в определенный момент времени, то временнóе сравнение отражает динамику изменений; временнóе сравнение лучше всего иллюстрировать гистограммой или графиком.

Например, вот какими диаграммами  мы анализируем сразу три параметра  по каждому клиенту: динамику дебиторской  задолженности, просроченной дебиторской  задолженности, лимитов по кредитной  линии:

Рис. 8. Пример использования  графика для анализа данных.

7. Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него, предупреждая отклонения от предъявленных к процессу требований (или реагируя на отклонения). Существует два типа вариаций: естественные, связанные с разбросом значений вокруг номинала, присущие процессу; и специальные, появление которых можно объяснить конкретными причинами. Подробнее об этом можно прочитать в книге Д. Уилера и Д. Чамберса «Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта». Контрольные карты служат для выявления специальных вариаций. На график наносятся точки, соответствующие отдельным данным, линия средних значений (μ), верхняя и нижняя контрольные границы (µ ± 3σ). Если точки лежат в пределах контрольных границ, реагировать на отклонения от средней линии не нужно. Если хотя бы одна точка вышла за контрольные границы, требуется провести анализ возможных причин отклонения. См., например, «Управление размещением товаров на складе с использованием контрольных карт Шухарта», «Использование методов менеджмента качества в работе оптовой торговой компании».